JP7450522B2 - 太陽光発電出力推定装置、太陽光発電出力推定方法および太陽光発電出力推定プログラム - Google Patents

Description

本開示は、太陽光発電設備の発電出力を推定する太陽光発電出力推定装置、太陽光発電出力推定方法および太陽光発電出力推定プログラムに関する。

近年、再生可能エネルギーの利用を拡大することの重要性が高まっており、太陽光発電設備などの分散型電源を設置し、送電系統または配電系統（以下、これらを電力系統という）に電力を供給する需要家が増えてきている。一方、電力系統を運用する電力会社などでは、一部の太陽光発電設備の発電出力は把握しているものの、多くの太陽光発電設備の発電出力は把握できていない。このため、各需要家が設置した太陽光発電設備の発電出力を推定する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。なお、上記の発電出力を把握できる太陽光発電設備は、全量買取制度の契約（以下、全量買取契約）の対象となっている太陽光発電設備であり、発電出力を把握できない太陽光発電設備は、余剰電力買取制度の契約（以下、余剰買取契約）の対象となっている太陽光発電設備である。これは、全量買取契約の対象となっている太陽光発電設備を保有する需要家には、太陽光発電設備の発電量を計測するスマートメータと、需要家内の負荷の消費電力量を計測するスマートメータが個別に設置されているのに対し、余剰買取契約の対象となっている太陽光発電設備を保有する需要家には、太陽発電設備の発電量と負荷の消費電力量との合算値を計測するスマートメータしか設置されていないためである。

特許文献１には、電力系統に接続された負荷に電力を供給する太陽光発電設備の所定時点での発電出力である太陽光発電出力を推定する太陽光発電出力推定装置であって、所定時点以前の期間であって、太陽の南中高度が所定時点での当該南中高度から所定範囲内の期間における、所定地点での日射強度と電力系統の有効電力とを用いて、太陽光発電出力を推定する発電出力推定部を備えることを特徴とする、太陽光発電出力推定装置が開示されている。この太陽光発電出力推定装置は、変電所周辺に設置した日射計などで測定した日射強度と、変電所などに設置した計測器で測定した有効電力とを用いて、電力系統に連系した太陽光発電設備の発電出力を推定する。

特開２０１６－１３９２７０号公報

電力会社などが多くの太陽光発電設備の発電出力を把握できていない状況下において、太陽光発電設備が大量に導入された場合、電力系統の運用には様々な問題が生じる。電力会社などでは、自身が所管する変電所などで、太陽光発電設備の発電出力を加味した見かけ上の電力系統の負荷（以下、「見かけ上の負荷」という）の消費電力を計測器などで計測できているものの、電力系統に連系されている全ての太陽光発電設備の発電出力合計値が未知であるため、実際の負荷（以下、「実負荷」という）の消費電力を正確に把握することができない。このため、太陽光発電設備が大量に導入された場合、重回帰分析などを利用して予測を行っている実負荷の消費電力の予測誤差が大きくなるという需給制御上のリスクが増大したり、系統事故後の復旧操作に支障が生じるという系統制御上のリスクが増大したりする。

このため、太陽光発電設備の発電出力を正確に推定する必要がある。しかし、特許文献１の太陽光発電出力推定装置によれば、日射強度を測定するために多くの日射計を設置する必要性と、十分高い時間分解能を有する、すなわち十分高いサンプリング周期で計測と記録が可能な計測器を設置する必要性が生じる。また、変電所などの単位で推定を行うため、対象となる電力系統に連系された太陽光発電設備の導入量が実負荷と比較して小さくなるほど、推定精度が低下するという問題もある。それゆえ、電力系統に連系された太陽光発電設備の発電出力を高精度に推定するためには、技術的にもコスト的にも問題がある。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、多くの日射計および十分高い時間分解能をもった計測器を新たに設置することなく、太陽光発電設備の太陽光発電出力を推定することができる太陽光発電出力推定装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる太陽光発電出力推定装置は、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力を、第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力と第２太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて推定する推定部、を備える。太陽光発電出力推定装置は、さらに、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第３太陽光発電設備の発電出力と第３太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定する推定精度検証部と、を備える。

本開示によれば、多くの日射計および十分高い時間分解能をもった計測器を新たに設置することなく、太陽光発電設備の太陽光発電出力を推定することができるという効果を奏する。

実施の形態１にかかる太陽光発電出力推定システムの構成例を示す図 実施の形態１の太陽光発電出力推定装置の機能構成例を示すブロック図 実施の形態１の太陽光発電出力推定装置を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図 実施の形態１の太陽光発電出力推定装置による係数αの推定処理手順の一例を示すフローチャート 実施の形態１の場所情報データにより示される各需要家の太陽光発電設備の地理的位置を模式的に示す図 実施の形態１の記憶部に格納される算出データ内のデータの一例を示す図 実施の形態１の記憶部に格納される、太陽光発電設備の組み合わせごとの係数αの一例を示す図 実施の形態１の第１共分散算出部による第１共分散の算出処理手順の一例を示すフローチャート 実施の形態１の第２共分散算出部による第２共分散の算出処理手順の一例を示すフローチャート 実施の形態１の係数αの算出処理手順の一例を示すフローチャート 実施の形態１の太陽光発電出力の推定処理手順の一例を示すフローチャート 複数の需要家の太陽光発電設備を推定対象とする場合の第１太陽光発電設備および第２太陽光発電設備の一例を示す図 複数の需要家の太陽光発電設備を推定対象とする場合の係数αの一例を示す図 実施の形態１の発電出力の推定方法の検証結果の一例を示す図 推定精度の検証を行わない場合の実施の形態１の発電出力の推定方法の検証結果の一例を示す図 図１４に検証結果が示された日の前日の検証結果の一例を示す図 図１５に検証結果が示された日の前日の検証結果の一例を示す図 ｜λ－１｜と第２太陽光発電出力の推定誤差との散布図の一例を示す図 発電出力の推定の順序の一例を示す模式図 実施の形態２の係数αの算出処理手順の一例を示すフローチャート 実施の形態３の太陽光発電出力推定装置による係数αの推定処理手順の一例を示すフローチャート

以下に、実施の形態にかかる太陽光発電出力推定装置、太陽光発電出力推定方法および太陽光発電出力推定プログラムを図面に基づいて詳細に説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる太陽光発電出力推定システムの構成例を示す図である。本実施の形態の太陽光発電出力推定システム１０は、太陽光発電出力推定装置１００と、複数の需要家の下に設置された各種の設備とが、通信ネットワーク５０を介して接続された構成である。図１において実線は電力の流れを表し、破線は情報の流れを表している。

図１では、複数の需要家として需要家２００－１、需要家２００－２、需要家２００－３、需要家２００－４、・・・、需要家２００－ｍ、・・・、需要家２００－ｎを図示している。需要家２００－１～２００－ｎのそれぞれには、負荷２０１および太陽光発電設備（図では、ＰＶ（PhotoVoltaic）と略す）２０２が接続されている。なお、図１に示した例では、ｎは６以上の整数であり、ｍは５以上ｎ未満の整数であるが、ｎ，ｍの値は、図１に示した例に限定されない。また、各需要家２００－１～２００－ｎの負荷２０１は、電力を消費する１つ以上の設備を示しており、一般には、負荷２０１を構成する具体的な設備は全需要家２００－１～２００－ｎで同一ではない。太陽光発電設備２０２についても、同様に、一般には、全需要家２００－１～２００－ｎで同一ではない。

需要家２００－１に設けられている太陽光発電設備２０２は、全量買取契約対象の太陽光発電設備である。需要家２００－２～２００－ｎに設けられている太陽光発電設備２０２は、余剰買取契約対象の太陽光発電設備である。

太陽光発電設備２０２は、例えば、需要家２００－１～２００－ｎが有する建築物の屋根などに設置されている太陽光発電設備であり、小規模な太陽光発電設備のみならず、いわゆるメガソーラーなどの大規模太陽光発電所を含む。太陽光発電設備２０２は、電力系統２０に連系されており、発電した電力を電力系統２０に供給する。また、電力系統２０には、図１に示すように、各需要家２００－１～２００－ｎの負荷２０１が接続されている。負荷２０１は電力系統２０から電力供給を受け、電力を消費する。

負荷２０１および太陽光発電設備２０２が設けられている需要家２００－１～２００－ｎは、電力系統２０からの電力供給を受けるとともに太陽光発電設備２０２によって発電された電力を電力系統２０に供給することになる。このため、電力系統２０から見た各需要家２００－１～２００－ｎの見かけ上の消費電力は、負荷２０１の実際の消費電力と太陽光発電設備２０２による発電出力との両方に依存することになる。なお、負荷２０１による消費電力を太陽光発電設備２０２による発電出力が上回る場合には、電力系統２０からみると当該需要家の発電出力が電力系統２０に供給されることになるため、見かけ上の消費電力は負の値になる。以下では、電力系統２０から見た、各需要家２００－１～２００－ｎの見かけ上の消費電力を、残余需要と呼ぶ。

余剰買取契約を締結している需要家２００－２～２００－ｎには、スマートメータ（図では、ＳＭ（Smart Meter）と略す）２０５が設置されている。ｉを２からｎまでの任意の整数とすると、需要家２００－ｉのスマートメータ２０５は、時刻をｔとするとき、需要家２００－ｉの太陽光発電設備２０２の発電出力Ｐ_ＰＶｉ（ｔ）と負荷２０１による消費電力Ｐ_Ｌｉ（ｔ）とが合算された電力を計測する。すなわち、スマートメータ２０５が計測する電力は上述した残余需要であり、需要家２００－２～２００－ｎごとに、負荷２０１の消費電力から太陽光発電設備２０２の発電出力が差し引かれた量である。スマートメータ２０５が計測した残余需要の計測データは、通信網２５と通信ネットワーク５０を介して、太陽光発電出力推定装置１００に送られる。

例えば、需要家２００－２では、スマートメータ２０５が、太陽光発電設備２０２の発電出力Ｐ_ＰＶ２（ｔ）と負荷２０１による消費電力Ｐ_Ｌ２（ｔ）との合算値を残余需要として計測および記録する。そして、スマートメータ２０５は、需要家２００－２の残余需要の計測データを、通信網２５と通信ネットワーク５０とを介して、太陽光発電出力推定装置１００に送信する。このようにして太陽光発電出力推定装置１００は、余剰買取契約対象の太陽光発電設備２０２を保有する需要家２００－２～２００－ｎに設置されたスマートメータ２０５の計測値である残余需要の計測データを取得する。

また、需要家２００－３には、需要家２００－３に設けられた太陽光発電設備２０２の発電出力Ｐ_ＰＶ３（ｔ）を計測する計測器２０６が設けられている。計測器２０６は、太陽光発電設備２０２を制御するパワーコンディショナなどの装置の一部であってもよいし、個別に設けられた計測器であってもよい。計測器２０６は、計測した発電出力Ｐ_ＰＶ３（ｔ）の計測データを、通信網２５と通信ネットワーク５０を介して、太陽光発電出力推定装置１００に送る。なお、ここでは、需要家２００－３に計測器２０６が設けられる例を説明するが、需要家２００－２～２００－ｎのうち計測器２０６が設けられる需要家は０軒であってもよいし、また、複数であってもよい。

全量買取契約を締結している需要家２００－１には、スマートメータ２０３とスマートメータ２０４とが設置されている。スマートメータ２０３は、需要家２００－１の負荷２０１の消費電力Ｐ_Ｌ１（ｔ）を計測および記録する。スマートメータ２０４は、需要家２００－１の太陽光発電設備２０２の発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）を計測および記録する。スマートメータ２０４が計測した需要家２００－１の太陽光発電設備２０２の発電出力の計測データは、通信網２５と通信ネットワーク５０とを介して太陽光発電出力推定装置１００に送られる。このようにして太陽光発電出力推定装置１００は、需要家２００－１の太陽光発電設備２０２の発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）の計測データを取得する。スマートメータ２０３の計測データも、通信網２５と通信ネットワーク５０とを介して太陽光発電出力推定装置１００に送られる。なお、スマートメータ２０３とスマートメータ２０４の少なくともどちらか一方の装置、あるいは、それらの装置の代わりに図示しない装置が、スマートメータ２０３の計測データとスマートメータ２０４の計測データとの合算である見かけ上の消費電力、つまり、残余需要を計測（あるいは、算出）し、計測（あるいは、算出）された残余需要を太陽光発電出力推定装置１００に送信してもよい。

以上のように、需要家２００－１～２００－ｎのうち、需要家２００－１，２００－３については、スマートメータ２０４または計測器２０６により太陽光発電設備２０２の発電出力の計測データを得ることができる。スマートメータ２０４も計測器の一部であると考えることができるため、需要家２００－１および需要家２００－３はいずれも、太陽光発電設備２０２の発電出力の計測データを取得できる需要家である。一方、需要家２００－１～２００－ｎのうち、スマートメータ２０４および計測器２０６のいずれも設けられていない需要家では、消費電力と合算された残余需要は計測されているものの、太陽光発電設備２０２の発電出力は直接計測されていないため正確に発電出力を求めることが困難である。本実施の形態では、太陽光発電出力推定装置１００が、需要家２００－１および需要家２００－３のうち少なくとも一方を用いて、スマートメータ２０４および計測器２０６のいずれも設けられていない需要家の発電出力を正確に推定する方法について説明する。以下、発電出力の推定において基準として用いられる需要家２００－１，２００－３の太陽光発電設備を第１太陽光発電設備とも呼び、発電出力の推定対象となる太陽光発電設備を第２太陽光発電設備とも呼ぶ。

太陽光発電出力推定装置１００は、第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力を利用して、第２太陽光発電設備の予め定められた時点（以下、「推定時点」と称する）の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力を推定する。推定時点には、現在の時点のみならず、過去または未来の時点が含まれる。太陽光発電出力推定装置１００は、パーソナルコンピュータなどの汎用のコンピュータシステムがプログラムを実行することによって実現されても良いし、専用のコンピュータシステムによって実現されても良い。太陽光発電出力推定装置１００の詳細な構成については、後述する。なお、第１太陽光発電設備と第２太陽光発電設備との間の距離は、予め定められた値以下である。予め定められた値は、例えば数ｋｍであるがこれに限定されない。

次に、太陽光発電出力推定装置１００の機能について説明する。太陽光発電出力推定装置１００は、基準となる第１太陽光発電出力と推定対象の需要家の残余需要とを用いて、推定対象の需要家の太陽光発電設備２０２の発電出力である第２太陽光発電出力を推定する。第１太陽光発電出力は、第１需要家に設けられる第１太陽光発電設備の発電出力であり、第２太陽光発電出力は、第２需要家に設けられる第２太陽光発電設備の発電出力である。なお、太陽光発電設備２０２の発電出力と負荷２０１の消費電力には、有効電力と無効電力とが存在する。しかし、一般的な太陽光発電設備、特に家庭用の太陽光発電設備は力率一定で運転されているため、有効電力を推定することで無効電力も容易に推定することが可能である。このため、以下に記載する、太陽光発電設備２０２の発電出力と負荷２０１の消費電力は、有効電力を指すものとする。

ここで、太陽光発電出力推定装置１００における太陽光発電設備２０２の発電出力の推定方法の概要について説明する。ここでは、発電出力の推定対象として需要家２００－２の太陽光発電設備２０２を例に挙げて説明し、また推定において基準として用いられる太陽光発電出力として需要家２００－１の太陽光発電設備２０２の発電出力を例にあげて説明する。すなわち、この例において、第１太陽光発電出力は需要家２００－１の太陽光発電設備２０２の発電出力であり、推定対象の第２太陽光発電出力は、需要家２００－２の太陽光発電設備２０２の発電出力である。なお、推定対象が、需要家２００－４～２００－ｎのそれぞれの太陽光発電設備２０２の発電出力である場合、すなわち第２太陽光発電出力が需要家２００－４～２００－ｎのそれぞれの太陽光発電設備２０２の発電出力である場合も、残余需要としてそれぞれの需要家に対応する値を用いることで、同様に太陽光発電設備２０２の発電出力を推定することができる。また、基準として用いられる太陽光発電出力である第１太陽光発電出力として、需要家２００－１の太陽光発電設備２０２の発電出力の代わりに、需要家２００－３の太陽光発電設備２０２の発電出力、すなわち計測器２０６により計測される発電出力を用いる場合も、同様に、第２太陽光発電出力を推定することができる。

第２需要家である需要家２００－２の残余需要をＰ_２（ｔ）、需要家２００－２の負荷２０１の消費電力をＰ_Ｌ２（ｔ）、第２太陽光発電出力である需要家２００－２の太陽光発電設備２０２の発電出力をＰ_ＰＶ２（ｔ）とする。また、第１需要家である需要家２００－１の太陽光発電設備２０２の発電出力、すなわち第１太陽光発電出力をＰ_ＰＶ１（ｔ）とする。このとき、以下の式（１）のように、Ｐ_２（ｔ）に関する式が成り立ち、さらに、式（２）のように、Ｐ_ＰＶ２（ｔ）に関する式を仮定できる。

ここで、αは第１太陽光発電出力を第２太陽光発電出力に変換する係数である。ε_１２（ｔ）は時間的外乱である。τ_ｓは遅延時間、すなわち、第１太陽光発電設備の設置地点と第２太陽光発電設備の設置地点との間を日射変動が伝播する時間である。第１太陽光発電設備の設置地点と第２太陽光発電設備の設置地点との間を日射変動が伝播する時間、すなわち第１太陽光発電設備と第２太陽光発電設備との間を日射変動が伝播する時間を、第１遅延時間とも呼ぶ。

そして、Ｐ_Ｌ２（ｔ）とε_１２（ｔ）の変動が、それぞれ、Ｐ_ＰＶ１（ｔ）の変動と相関がないと仮定し、上記の式（１）、式（２）において、時間的な定常性が成立すると仮定すると、上記の式（１）と式（２）から、以下の式（３）が導かれる。

ここで、Ｃｏｖ_ｔ［］は２つの量の共分散関数を計算する演算子を意味しており、上記の式（３）におけるＣｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ＋τ_ｓ）］は、τ＝－τ_ｓのときに最大値をとる。このため、第１太陽光発電出力と第２需要家の残余需要との時系列データの共分散関数Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_２（ｔ＋τ）］が最小値（符号が「－」かつ絶対値が最大値）をとるときのタイムラグに－１を乗じた値が、遅延時間τ_ｓである。

また、上記の式（３）にτ＝０を代入すると、以下の式（４）が得られる。

そして、上記の式（４）を以下の式（５）に変形することで、係数αの推定値を得ることができる。

Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_２（ｔ）］は、第１太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）と残余需要Ｐ_２（ｔ）との共分散であり、この共分散を第１共分散と呼ぶ。Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ_ｓ）］は、遅延時間τ_ｓずれた２つの第１太陽光発電出力であるＰ_ＰＶ１（ｔ）とＰ_ＰＶ１（ｔ＋τ_ｓ）との自己共分散であり、この自己共分散を第２共分散と呼ぶ。そして、αは、第１共分散Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_２（ｔ）］を第２共分散Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ_ｓ）］で除して－１を乗じて得られる係数である。

また、ε_１２（ｔ＋τ）は微小であり無視できると仮定すれば、上記の式（２）から、第２太陽光発電出力に関する近似式である以下の式（６）を得ることができる。

本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００は、以上で述べた推定方法を用いて第２太陽光発電出力を推定する。すなわち、太陽光発電出力推定装置１００は、上述した第１共分散、第２共分散を算出し、算出した第１共分散、第２共分散を用いて式（５）により、係数αの推定値を求める。係数αを求める処理は、第２太陽光発電出力の推定対象の時刻である推定時点より前に行われていればよい。ただし、推定時点が過去の場合は、推定時点の未来にあたる推定時点から現在までに行うことでもよい。上述したように、係数αの算出には、各計測データの時系列データを用いるため、ある程度の期間の計測データが必要である。この期間は、推定時点以前であって、かつ推定時点から時間的に離れすぎていない範囲で設定される。例えば、この期間は、第２太陽光発電出力を推定する推定時点から１，２週間程度遡った期間までの間の任意の期間である。例えば、係数αの推定値を求める処理は、第２太陽光発電出力を推定する日の前日などに行われるが、係数αの推定値を求める処理を行うタイミングはこの例に限定されない。そして、太陽光発電出力推定装置１００は、係数αの推定値に、推定時点ｔから遅延時間τ_ｓずれた時点における第１太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ_ｓ）を乗じることで、第２太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ２（ｔ）の推定値を算出することができる。

なお、上記の算出方法では、Ｐ_Ｌ２（ｔ）とＰ_ＰＶ１（ｔ）の相関が無い、すなわち、Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_Ｌ２（ｔ）］は、極めて小さく０に近似できると仮定したが、この仮定が成り立たない場合がある。例えば、日射強度が弱く第１太陽光発電出力が小さい値の場合や、日射強度の変動が少なく第１太陽光発電出力の変動が小さい場合には、Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ_ｓ）］が小さくなるため、相対的にＣｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_Ｌ２（ｔ）］の値を０と近似して無視することができなくなり、上記の過程が成り立たず、このような場合、係数αの推定精度が低下することから第２太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ２（ｔ）の推定精度も低下する。したがって、上記仮定が成り立たない条件の期間は、係数αの推定に適さない期間すなわち推定精度が低下する期間であると言える。

本実施の形態では、係数αの推定に適さない期間の計測データを用いて推定されたαの推定値が第２太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ２（ｔ）の推定に用いられることを避けるため、推定値に適している期間であるか否かを判定し、係数αの推定に適さない期間である場合には、当該期間の計測データを用いて算出されたαの推定値を採用しない。後述するように、例えば、係数αの初期値が予め定められ、係数αを求める処理が行われると、当該処理により推定された係数αの値で更新されていくが、係数αの推定に適さない期間であると判定された場合は、係数αを求める処理が行われないまたは係数αを求める処理により算出された値での更新が行われない。

具体的には、太陽光発電出力推定装置１００は、上記式（５）に示した係数αと同様の算出方法で、第１太陽光発電出力を推定するための係数である自己係数λを算出する。自己係数λは推定精度の検証に用いる検証係数である。詳細には、式（５）の分子の第１共分散として、第１太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）と第２需要家の残余需要Ｐ_２（ｔ）との共分散の代わりに、第１太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）と第１需要家の残余需要Ｐ_１（ｔ）との共分散を用い、式（５）の分母における遅延時間τ_ｓを除いた以下の式（７）により、自己係数λを算出する。なお、本実施の形態では、このような、第１太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）と第１需要家の残余需要Ｐ_１（ｔ）との共分散についても、第１共分散と呼ぶ。すなわち、第１共分散は、第１太陽光発電出力と残余需要との共分散であり、この残余需要は、第１需要家以外の需要家の残余需要の場合もあり第１需要家の残余需要の場合もある。また、式（５）における分母には遅延時間τ_ｓが含まれ、式（７）における分母には遅延時間τ_ｓが含まれないが、遅延時間τ_ｓを０とすれば両者は同じとなるため、以下では、式（７）における分母も、式（５）における分母と同様に第２共分散と呼ぶ。

このように、自己係数λは、第１太陽光発電出力の計測データから第１太陽光発電出力自身を推定するための変換係数に相当する。理想的にはλは１である。実際にはλは各種の誤差等により１にはならないがλが１に近いほど誤差は少ないと考えられる。したがって、λと１の差の絶対値である｜λ－１｜が０に近いと、λの誤差は少ないと考えられ、λと同様の手法により推定される係数αについても、｜λ－１｜が０に近いと推定誤差は少ないと考えられる。このため、本実施の形態では、｜λ－１｜を用いて、係数αの推定に適さない期間であるか否かを判定する。このように、本実施の形態では、係数αの推定に適さない期間であるか否かの判定を行い、係数αの推定に適さない期間と判定された場合、当該期間の計測データを用いた係数αを採用しないため、第２太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ２（ｔ）の推定精度の低下を防ぐことができる。太陽光発電出力推定装置１００の処理の詳細については後述する。

次に、太陽光発電出力推定装置１００の機能構成例について説明する。図２は、本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００の機能構成例を示すブロック図である。太陽光発電出力推定装置１００は、太陽光発電設備２０２の推定時点の発電出力である第２太陽光発電出力を推定する装置である。図２に示すように、太陽光発電出力推定装置１００は、データ取得部１１０と、第１共分散算出部１２０と、第２共分散算出部１３０と、推定精度検証部１４０と、推定部１５０と、表示部１６０と、入力受付部１７０と、記憶部１８０とを備える。

データ取得部１１０は、通信網２５と通信ネットワーク５０とを介して、スマートメータ２０３～２０５および計測器２０６から計測データを受信し、受信した計測データを記憶部１８０に格納する。詳細には、スマートメータ２０４および計測器２０６から受け取った計測データは太陽光発電出力データ１８２として記憶部１８０に格納され、スマートメータ２０５から受け取った計測データは残余需要データ１８３として記憶部１８０に格納される。これらの計測データは、計測値ごとに時刻と対応づけられている。なお、記憶部１８０に格納されるこれらの計測データの各計測値の時間間隔は、例えば１秒、１０秒、１分、３０分、または１時間などであるが、特にこれらには限定されず、ユーザによって適切な数値が定められる。また、これらの計測データは、需要家２００－１～２００－ｎの識別情報または太陽光発電設備２０２の識別情報とともに格納される。また、データ取得部１１０は、需要家２００－１のスマートメータ２０３の計測データとスマートメータ２０４の計測データとを受信した場合は、これらの計測データを用いて需要家２００－１の残余需要を算出して残余需要データ１８３として記憶部１８０に格納する。

なお、ここでは、太陽光発電出力推定装置１００が、通信網２５と通信ネットワーク５０とを介してスマートメータ２０３～２０５および計測器２０６から計測データを取得する例を示すが、スマートメータ２０３～２０５の計測データは、いわゆる集約装置またはヘッドエンドシステムなどにより収集され、収集した装置から太陽光発電出力推定装置１００へ送信されてもよい。すなわち、通信網２５および通信ネットワーク５０内に、計測データを収集する装置が存在し、当該装置から太陽光発電出力推定装置１００が計測データを取得してもよい。また、太陽光発電出力推定装置１００とスマートメータ２０３～２０５および計測器２０６との間の通信ルートは図１および図２に示した例に限定されず、太陽光発電出力推定装置１００が計測器２０６を受信する通信ルートと、太陽光発電出力推定装置１００がスマートメータ２０３～２０５の計測データを受信する通信ルートとは異なっていてもよい。また、太陽光発電出力推定装置１００とスマートメータ２０３～２０５および計測器２０６との間の通信ネットワークは、通信網２５と通信ネットワーク５０とに分離されていなくてもよい。また、太陽光発電出力推定装置１００は、複数の通信ルートでスマートメータ２０３～２０５の計測データを受信してもよい。

記憶部１８０は、上述した太陽光発電出力データ１８２および残余需要データ１８３を格納するとともに、太陽光発電出力推定装置１００において算出された各種のデータを算出データ１８５として記憶する。また、記憶部１８０には、例えば、ユーザにより入力受付部１７０を介して入力された場所情報データ１８１、係数初期値データ１８４が格納される。なお、場所情報データ１８１、係数初期値データ１８４は、入力受付部１７０を介して入力される代わりに他の装置から送信され、データ取得部１１０によって取得されて記憶部１８０に格納されてもよい。場所情報データ１８１は、太陽光発電設備２０２を保有する需要家２００－１～２００－ｎの住所または緯度経度などの場所情報のデータである。

第１共分散算出部１２０は、記憶部１８０の場所情報データ１８１を参照して、発電出力の推定対象の需要家である第２需要家との距離が、予め定められた距離以内であって推定の際に基準となる太陽光発電設備２０２を有する第１需要家を選択する。第１需要家は、上述したように、全量買取契約の対象の太陽光発電設備２０２を有する需要家２００－１、または計測器２０６により太陽光発電設備２０２の発電出力が計測されている需要家２００－３である。第１共分散算出部１２０は、第１需要家の太陽光発電設備２０２の発電出力である第１太陽光発電出力と残余需要との共分散である第１共分散を算出し、算出した第１共分散を記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。第１共分散は、上述したとおり、第１需要家以外の需要家すなわち発電出力の推定対象の需要家の残余需要の場合もあり、第１需要家の残余需要の場合もある。発電出力の推定対象の需要家は、上述したように例えば需要家２００－２であるが、需要家２００－４～２００－ｎであってもよい。需要家２００－２，２００－４～２００－ｎの全てを順次推定対象として、需要家２００－２，２００－４～２００－ｎごとに推定が行われてもよいし、その合計値が必要な場合はその合計値を一括で推定することにしてもよい。

具体的には、第１共分散算出部１２０は、まず、上述した自己係数λの算出のために、第１期間における第１太陽光発電出力を記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２から抽出して読み出し、第１需要家の残余需要を記憶部１８０の残余需要データ１８３から抽出して読み出す。第１共分散算出部１２０は、読み出したデータを用いて第１太陽光発電出力と第１需要家の残余需要との共分散である第１共分散を算出して、記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。第１期間は、推定時点から１，２週間程度遡った期間内の、例えば、６時間から１０時間程度の期間であり、好ましくは８時間である。第１期間は、日射強度が強く、かつ日射強度の変動が大きい期間であるのが好ましい。ただし、本実施の形態では、第１期間が係数αの算出に適した期間であるか否かを判定するため、第１期間を日射強度によらずに選択したとしても、日射強度が弱い期間、日射強度の変動が小さい期間などが第１期間として設定されても、当該第１期間に対応する係数αは用いられないため、係数αの推定精度の低下を抑制することができる。このため、第１期間の設定時に、日射強度が考慮されていなくてもよい。

また、第１共分散算出部１２０は、推定精度検証部１４０から係数αの算出のための第１共分散の算出を指示されると、第１期間の第２需要家の残余需要を記憶部１８０の残余需要データ１８３から抽出して読み出す。第１共分散算出部１２０は、読み出し済の第１太陽光発電出力と読み出した第２需要家の残余需要とを用いて、第１期間における第１太陽光発電出力と第２需要家の残余需要との共分散である第１共分散を算出して、記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。さらに、第１共分散算出部１２０は、読み出し済の第１太陽光発電出力と、同じく読み出し済の第２需要家の残余需要とを用いて、第１期間における遅延時間τ_ｓを算出し、記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。なお、遅延時間は算出せずに、０と近似することにしてもよい。

第２共分散算出部１３０は、自己係数λの算出のための第２共分散の算出では、第１期間における第１太陽光発電出力の時系列データを記憶部１８０の算出データ１８５から抽出して読み出し、読み出した第１太陽光発電出力の時系列データの分散を、第２共分散として算出する。

また、第２共分散算出部１３０は、係数αの算出のための第２共分散の算出処理では、遅延時間τ_ｓを記憶部１８０の算出データ１８５から抽出して読み出し、第１期間における第１太陽光発電出力と、第１期間より遅延時間τ_ｓずれた第２期間における第１太陽光発電出力とを記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２から抽出して読み出す。そして、第２共分散算出部１３０は、遅延時間τ_ｓずれた２つの第１太陽光発電出力の自己共分散である第２共分散を算出し、算出した第２共分散を記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。詳細には、第２共分散算出部１３０は、記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２から、第１期間の第１太陽光発電出力の時系列データと、第１期間より遅延時間τ_ｓずれた第２期間の第１太陽光発電出力の時系列データとを読み出す。そして、第２共分散算出部１３０は、第１期間における第１太陽光発電出力の時系列データと第２期間の第１太陽光発電出力の時系列データとの自己共分散である第２共分散を算出し、算出した第２共分散を記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。なお、係数αの算出のための処理であって遅延時間τ_ｓを０と近似する場合は、自己係数λの算出のための第２共分散の算出処理と同様に、第２共分散算出部１３０は、第１期間における第１太陽光発電出力の時系列データの分散を、第２共分散として算出する。

推定精度検証部１４０は、第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定する。詳細には、推定精度検証部１４０は、記憶部１８０に格納されている自己係数λの算出のための第１共分散および第２共分散を用いて、上述した自己係数λを算出し、自己係数λを用いて第１期間が係数αの算出に適した期間であるか否かを判定する。推定精度検証部１４０は、第１期間が係数αの算出に適した期間であると判定した場合、第１共分散算出部１２０へ係数αの算出のための第１共分散の算出を指示する。

推定部１５０は、第１共分散および第２共分散を用いて第１太陽光発電出力と第２太陽光発電出力との比の推定値である係数αを算出し、係数αを推定時点から遅延時間ずれた第１太陽光発電出力に乗じることで第２太陽光発電出力を推定する。詳細には、推定部１５０は、記憶部１８０に算出データ１８５として格納されている係数αの算出のための第１共分散および第２共分散を読み出し、読み出した第１共分散および第２共分散を用いて発電出力の推定対象の需要家ごとの係数αを上記式（５）により推定する。推定部１５０は、算出データ１８５として格納されている係数αの値を推定値で更新する。また、推定部１５０は、推定時点から遅延時間τ_ｓずれた時点の第１太陽光発電出力を記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２から抽出して読み出し、第１太陽光発電出力に係数αを乗じることで、推定対象の需要家の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力を推定し、推定結果を算出データ１８５として記憶部１８０に格納する。なお、係数αは１，２週間などの短期間では変化しにくいものの、遅延時間τ_ｓは風向または風速の変化によって短期間で変化しやすい。従って、この第２太陽光発電出力を推定する際の遅延時間τ_ｓは、気象データなどを考慮してリアルタイムで変更されたものが用いられるのが好ましい。

表示部１６０は、記憶部１８０に格納された各種データを表示する。入力受付部１７０は、ユーザからの入力を受け付ける。

ここで、太陽光発電出力推定装置１００のハードウェア構成について説明する。本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００は、コンピュータシステム上で、太陽光発電出力推定装置１００における処理が記述されたプログラムである太陽光発電出力推定プログラムが実行されることにより、コンピュータシステムが太陽光発電出力推定装置１００として機能する。図３は、本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図である。図３に示すように、このコンピュータシステムは、制御部１０１と入力部１０２と記憶部１０３と表示部１０４と通信部１０５と出力部１０６とを備え、これらはシステムバス１０７を介して接続されている。

図３において、制御部１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサであり、本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００における処理が記述された太陽光発電出力推定プログラムを実行する。入力部１０２は、たとえばキーボード、マウスなどで構成され、コンピュータシステムの使用者が、各種情報の入力を行うために使用する。記憶部１０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory），ＲＯＭ（Read Only Memory）などの各種メモリおよびハードディスクなどのストレージデバイスを含み、上記制御部１０１が実行すべきプログラム、処理の過程で得られた必要なデータ、などを記憶する。また、記憶部１０３は、プログラムの一時的な記憶領域としても使用される。表示部１０４は、ディスプレイ、ＬＣＤ（液晶表示パネル）などで構成され、コンピュータシステムの使用者に対して各種画面を表示する。通信部１０５は、通信処理を実施する受信機および送信機である。出力部１０６は、プリンタなどである。なお、図３は、一例であり、コンピュータシステムの構成は図３の例に限定されない。

ここで、本実施の形態の太陽光発電出力推定プログラムが実行可能な状態になるまでのコンピュータシステムの動作例について説明する。上述した構成をとるコンピュータシステムには、たとえば、図示しないＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭドライブまたはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭドライブにセットされたＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭから、太陽光発電出力推定プログラムが記憶部１０３にインストールされる。そして、太陽光発電出力推定プログラムの実行時に、記憶部１０３から読み出された太陽光発電出力推定プログラムが記憶部１０３に格納される。この状態で、制御部１０１は、記憶部１０３に格納されたプログラムに従って、本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００としての処理を実行する。

なお、上記の説明においては、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭを記録媒体として、太陽光発電出力推定装置１００における処理を記述したプログラムを提供しているが、これに限らず、コンピュータシステムの構成、提供するプログラムの容量などに応じて、たとえば、通信部１０５を経由してインターネットなどの伝送媒体により提供されたプログラムを用いることとしてもよい。

図２に示した第１共分散算出部１２０、第２共分散算出部１３０、推定精度検証部１４０および推定部１５０は、図３に示した記憶部１０３に記憶された太陽光発電出力推定プログラムが図３に示した制御部１０１により実行されることにより実現される。図２に示した記憶部１８０は、図３に示した記憶部１０３の一部である。図２に示したデータ取得部１１０は、図３に示した通信部１０５および制御部１０１により実現される。図２に示した表示部１６０は、図３に示した表示部１０４により実現され、図２に示した入力受付部１７０は、図３に示した入力部１０２により実現される。太陽光発電出力推定装置１００は複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。

例えば、本実施の形態の太陽光発電出力推定プログラムは、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力を、第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力と第２太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて推定するステップをコンピュータに実行させる。さらに、本実施の形態の太陽光発電出力推定プログラムは、第１太陽光発電設備の発電出力と第１太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定するステップ（判定ステップ）、をコンピュータに実行させる。

次に、本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００の動作の詳細について説明する。図４は、本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００による係数αの推定処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、図４のフローに沿って、太陽光発電出力推定装置１００が第２太陽光発電出力を推定する処理について説明する。まず、第１共分散算出部１２０は、係数αの推定対象の太陽光発電設備２０２を設定し、発電出力を用いる太陽光発電設備を選択する（ステップＳ１）。係数αの推定対象の太陽光発電設備２０２が複数存在する場合は、複数の太陽光発電設備２０２の中から１つの太陽光発電設備２０２を選択する。なお、２回目以降のステップＳ１では、複数の太陽光発電設備２０２の中から、ステップＳ２～ステップＳ６の処理が行われていない太陽光発電設備２０２を、係数αの推定対象の太陽光発電設備２０２として設定する。なお、このステップＳ１は、推定部１５０により行われて、結果が第１共分散算出部１２０に通知されてもよい。

ステップＳ１では、具体的には、第１共分散算出部１２０は、記憶部１８０の場所情報データ１８１を参照して、発電出力の推定対象の需要家である第２需要家との距離が、予め定められた距離以内であって推定の際に基準となる太陽光発電設備２０２を有する第１需要家を選択する。

図５は、本実施の形態の場所情報データ１８１により示される各需要家の太陽光発電設備２０２の地理的位置を模式的に示す図である。図５では、各需要家の太陽光発電設備２０２の地理的位置が当該需要家の地理的位置と一致すると仮定している。図５では、需要家２００－ｉ（ｉ＝１，２，…，８）の太陽光発電設備２０２を、ＰＶｉとして示している。例えば、ＰＶ１は、需要家２００－１の太陽光発電設備２０２であり、ＰＶ２は、需要家２００－２の太陽光発電設備２０２である。実線の枠で示したＰＶ１，ＰＶ３は、それぞれ需要家２００－１，２００－３の太陽光発電設備２０２であり、発電出力が計測されている。破線の枠で示したＰＶ２などは、それぞれ需要家２００－２など発電出力が計測されていない太陽光発電設備２０２である。

図５の範囲３０１は、需要家２００－１の太陽光発電設備２０２であるＰＶ１を中心とした上記予め定められた距離を半径とする円であり、範囲３０１内の需要家の太陽光発電設備２０２の発電出力の推定に、ＰＶ１の発電出力を用いることができる。同様に、図５の範囲３０２は、需要家２００－３の太陽光発電設備２０２であるＰＶ３を中心とした上記予め定められた距離を半径とする円であり、範囲３０２内の需要家の太陽光発電設備２０２の発電出力の推定に、ＰＶ３の発電出力を用いることができる。したがって、例えば、需要家２００－２の太陽光発電設備２０２であるＰＶ２が発電出力の推定対象として設定されている場合、ＰＶ２は範囲３０１内でありかつ範囲３０２内であるため、ＰＶ１に対応する需要家２００－１とＰＶ３に対応する需要家２００－３との両方が第１需要家の候補となる。このように、複数の第１需要家の候補が存在する場合には、推定対象のＰＶ２に近い方の需要家である需要家２００－２が第１需要家として選択される。あるいは、複数の第１需要家の候補の計測データを合算して使うことにしてもよく、その場合は、複数の需要家が第１需要家として選択される。

図４の説明に戻る。ステップＳ１の後、第１共分散算出部１２０は、第１期間を設定する（ステップＳ２）。詳細には、第１共分散算出部１２０は、記憶部１８０に格納されている太陽光発電出力データ１８２内の第１需要家の太陽光発電設備２０２の発電出力である第１太陽光発電出力の時系列データを参照し、日射強度が強くかつ日射強度の変動が大きい期間を探索する。例えば、第１共分散算出部１２０は、第２太陽光発電出力を推定する日の前日のうち、第１太陽光発電出力が大きくかつ第１太陽光発電出力の変動が大きい６時間から１０時間程度の期間を探索する。そして、第１共分散算出部１２０は、探索した期間を第１期間として設定する。なお、第１共分散算出部１２０は、上記の期間（例えば、第２太陽光発電出力を推定する日の前日）の中から、第１期間を探索するのではなく、上記の期間自体を探索してから、当該期間の中から第１期間を探索することにしてもよい。なお、上述したとおり、この第１太陽光発電出力が大きくかつ第１太陽光発電出力の変動が大きい６時間から１０時間程度の期間の探索を行わずに任意の方法で第１期間を設定してもよい。

次に、第１共分散算出部１２０は、自己係数λを算出するための第１共分散を算出する（ステップＳ３）。第１共分散算出部１２０は、算出した第１共分散を記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。第１共分散の算出の詳細については後述する。

次に、第２共分散算出部１３０は、自己係数λを算出するための第２共分散を算出する（ステップＳ４）。第２共分散算出部１３０は、算出した第２共分散を記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。第２共分散の算出の詳細については後述する。

次に、推定精度検証部１４０は、自己係数λを算出する（ステップＳ５）。具体的には、推定精度検証部１４０は、記憶部１８０に格納されている自己係数λを算出するための第１共分散および第２共分散を用いて、上述した式（７）により自己係数λを算出する。

次に、推定精度検証部１４０は、｜λ－１｜が閾値ｕ以下であるか否かを判定する（ステップＳ６）。｜λ－１｜が閾値ｕ以下である場合（ステップＳ６ Ｙｅｓ）、係数αの算出が行われ（ステップＳ７）、係数αの推定を終了するか否かの判定が行われる（ステップＳ８）。係数αの算出処理の詳細については後述する。ステップＳ８の処理は第１共分散算出部１２０または推定部１５０により行われる。ステップＳ８の係数αの推定を終了するか否かの判定は、係数αの推定対象の全ての太陽光発電設備２０２に関してステップＳ２～ステップＳ６の処理が行われたか否かの判定である。係数αの推定対象の全ての太陽光発電設備２０２に関してステップＳ２～ステップＳ６の処理が行われた場合、ステップＳ８では、Ｙｅｓと判定され、係数αの推定処理は終了する。係数αの推定対象の太陽光発電設備２０２のうちステップＳ２～ステップＳ６の処理が行われていない太陽光発電設備２０２がある場合、ステップＳ８ではＮｏと判定され、ステップＳ１からの処理が繰り返される。

一方、｜λ－１｜が閾値ｕを超える場合（ステップＳ６ Ｎｏ）、ステップＳ７は実施されず、処理はステップＳ８へ進む。上述したように、自己係数λは、第１需要家の残余需要を用いて、係数αと同様の手法で算出された値であり、理想的には、第１太陽光発電出力にλを乗じると第１太陽光発電出力に一致する。したがって、自己係数λが１から離れるにつれて自己係数λの誤差が大きくなることになる。自己係数λは係数αと同様の手法により算出されているため、自己係数λの誤差が大きいときには係数αの誤差も大きいと想定でき、自己係数λの算出に用いた第１期間は、係数αの算出に適していない期間であると推定される。このため、本実施の形態では、｜λ－１｜が閾値ｕを超える場合に、係数αの算出を行わないことで係数αの推定精度の低下を抑制することができる。ここでは、｜λ－１｜が閾値ｕを超える場合に、係数αの算出を行わないようにしたが、ステップＳ６の前に係数αの算出は行った上で、ステップＳ６でＮｏと判定された場合に、係数αの更新を行わないようにしてもよい。

なお、推定精度検証部１４０は、係数αの推定を行わない場合、すなわちステップＳ６でＮｏの場合、推定対象の第２需要家の推定がその時点までに一度も行われていないときには、記憶部１８０の算出データ１８５内の係数αとして、係数初期値データ１８４として格納されている値を格納する。なお、係数初期値データ１８４は、第２需要家ごとの係数αの初期値である。係数αの初期値は、第２需要家ごとに対応する第１需要家が予め定められている場合には、第２需要家の太陽光発電設備２０２と第１需要家の太陽光発電設備２０２との定格容量の比であってもよい。第２需要家ごとに対応する第１需要家が予め定められていない場合、第１需要家の候補となる全ての需要家ごとに、第２需要家の太陽光発電設備２０２と第１需要家の候補の太陽光発電設備２０２との定格容量の比が初期値として格納されていてもよい。

図６は、本実施の形態の記憶部１８０に格納される算出データ１８５内のデータの一例を示す図である。図６に示すように、記憶部１８０には、算出データ１８５として、第１共分散、第２共分散、係数α、遅延時間、発電出力推定値が格納される。算出データ１８５内の第１共分散は、ステップＳ３で算出された第１共分散と、ステップＳ７の係数αの推定の過程で算出される第１共分散とを含む。算出データ１８５内の第２共分散は、ステップＳ４で算出された第２共分散と、ステップＳ７の係数αの推定の過程で算出される第２共分散とを含む。第１共分散、第２共分散については、一時的に記憶されていればよいため、発電出力推定対象の各需要家に対応する係数αの推定が終了するたびに消去されてもよい。係数αは、ステップＳ７の係数αの推定処理が行われると、推定値で更新される。係数αおよび遅延時間は、第２需要家と第１需要家との組み合わせごと、すなわち第２太陽光発電設備と第１太陽光発電設備との組み合わせごとに異なるため、この組み合わせごとに算出データ１８５として記憶部１８０に格納される。

図７は、本実施の形態の記憶部１８０に格納される、太陽光発電設備２０２の組み合わせごとの係数αの一例を示す図である。図７に示すように、ステップＳ７の係数αの推定が行われると、発電出力推定対象の太陽光発電設備２０２である第２太陽光発電設備と、推定に使用する太陽光発電設備２０２である第１太陽光発電設備との組み合わせごとに記憶部１８０の算出データ１８５として係数αの推定値が格納される。例えば、需要家２００－２の太陽光発電設備２０２であるＰＶ２は、需要家２００－１の太陽光発電設備２０２であるＰＶ１の発電出力を用いて発電出力の推定が行われ、推定に用いられる係数αの推定値はα_１である。上述したように、係数αの推定が一度も行われておらず、上述したステップＳ６でＮｏと判定された場合には、算出データ１８５の係数αには、係数初期値データ１８４内の対応する初期値が格納される。

図４のステップＳ３の処理である第１共分散の算出処理について説明する。図８は、本実施の形態の第１共分散算出部１２０による第１共分散の算出処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、ステップＳ３およびステップＳ４は、自己係数λを算出するための処理であるが、上述した式（５）に示したように係数αの算出にも第１共分散および第２共分散が用いられる。図８では、自己係数λの算出のための第１共分散を算出する処理と係数αの算出のための第１共分散を算出する処理とで共用されるフローチャートを示す。同様に、後述する図９においても、自己係数λの算出のための第２共分散を算出する処理と係数αの算出のための第２共分散を算出する処理とで共用されるフローチャートを示す。なお、上述した式（５）および式（７）に示したように、係数αの算出には遅延時間が用いられるのに対し、自己係数λの算出には遅延時間が用いられない。このため、図８および図９に示す処理では、遅延時間を考慮するか否かの判断が行われる。

図８に示すように、まず、第１共分散算出部１２０は、第１期間での第１太陽光発電出力の時系列データと残余需要の時系列データとを取得する（ステップＳ１１）。具体的には、第１共分散算出部１２０は、記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２のうち第１期間における第１太陽光発電出力を読み出すことで、第１期間での第１太陽光発電出力の時系列データを取得する。また、第１共分散算出部１２０は、自己係数λの算出のための第１共分散を算出するときには、記憶部１８０の残余需要データ１８３のうち第１期間における第１需要家の残余需要を読み出すことで、第１期間での残余需要の時系列データを取得する。また、係数αの算出のための第１共分散を算出するときには、記憶部１８０の残余需要データ１８３のうち第１期間における第２需要家の残余需要を読み出すことで、第１期間での残余需要の時系列データを取得する。なお、第１期間での第１太陽光発電出力の時系列データは、自己係数λの算出のための処理と係数αの算出のため処理との両方で用いられるため、第１共分散算出部１２０は、自己係数λの算出のために読み出した第１期間での第１太陽光発電出力の時系列データを、係数αの算出のため処理が行われるまで保持することで、係数αの算出のためのステップＳ１１において、第１太陽光発電電力を記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２内から抽出して読み出す処理を省略してもよい。

なお、太陽光発電出力データ１８２は、上述したようにスマートメータ２０４および計測器２０６により計測された計測データであるが、これらの計測データの代わりに推定値が用いられてもよい。例えば、太陽光発電出力推定装置１００が、本実施の形態の手法または他の手法を用いて太陽光発電出力を推定し、推定した太陽光発電出力を太陽光発電出力データ１８２として記憶しておいてもよい。または、ユーザから、太陽光発電出力の推定値または実測値が入力され、この入力された推定値または実測値が太陽光発電出力データ１８２として記憶されてもよい。

第１共分散算出部１２０は、第１太陽光発電出力の時系列データと残余需要の時系列データとの共分散を第１共分散として算出する（ステップＳ１２）。第１共分散算出部１２０は、算出した第１共分散を、記憶部１８０に算出データ１８５として書き込む。

さらに、第１共分散算出部１２０は、遅延時間を算出するか否かを判断し（ステップＳ１３）、遅延時間を算出すると判断した場合（ステップＳ１３ Ｙｅｓ）、読み出し済の第１太陽光発電出力と、同じく読み出し済の第２需要家の残余需要とを用いて、第１期間における遅延時間τ_ｓを算出し（ステップＳ１４）、記憶部１８０に算出データ１８５として格納し、第１共分散の算出処理を、終了する。ステップＳ１３では、第１共分散算出部１２０は、自己係数λの算出のための処理すなわち図４に示したステップＳ３の処理である場合は遅延時間を算出しないと判断し、係数αの算出のための処理すなわち図４に示したステップＳ７における第１共分散の算出処理である場合は遅延時間を算出すると判断する。なお、係数αの算出のための処理である場合も、遅延時間は算出せずに、０と近似することにしてもよい。

ステップＳ１４では、詳細には、第１共分散算出部１２０は、発電出力の推定対象である第２太陽光発電設備の設置地点と、第１太陽光発電設備の設置地点との間の遅延時間を算出し、記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。この遅延時間は、上述したように第１太陽光発電設備の設置地点と第２太陽光発電設備の設置地点との間を日射変動が伝播する時間である。第１共分散算出部１２０は、例えば、第１太陽光発電出力と第２需要家の残余需要との時系列データの共分散関数Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_２（ｔ＋τ）］が最小値（符号が「－」かつ絶対値が最大値）をとるときのタイムラグに－１を乗じて遅延時間τ_ｓを算出する。

ステップＳ１３において遅延時間を算出しないと判断した場合（ステップＳ１３ Ｎｏ）、第１共分散算出部１２０は、第１共分散の算出処理を、終了する。

図４のステップＳ４の処理である第２共分散の算出処理について説明する。図９は、本実施の形態の第２共分散算出部１３０による第２共分散の算出処理手順の一例を示すフローチャートである。

第２共分散算出部１３０は、遅延時間を使用するか否かを判断し（ステップＳ２１）、遅延時間を使用しないと判断した場合（ステップＳ２１ Ｎｏ）、遅延時間τ_ｓを０とし、ステップＳ２２を実施せずに、後述するステップＳ２３以降の処理を実施する。遅延時間を使用すると判断した場合（ステップＳ２１ Ｙｅｓ）、第２共分散算出部１３０は、記憶部１８０に格納されている算出データ１８５内の遅延時間τ_ｓを読み出すことで遅延時間τ_ｓを取得する（ステップＳ２２）。なお、ステップＳ２１では、第２共分散算出部１３０は、自己係数λの算出のための処理すなわち図４に示したステップＳ４の処理である場合は遅延時間を使用しないと判断し、係数αの算出のための処理すなわち図４に示したステップＳ７における第２共分散の算出処理である場合は遅延時間を使用すると判断する。

次に、第２共分散算出部１３０は、遅延時間τ_ｓずれた２つの第１太陽光発電出力の時系列データを取得する（ステップＳ２３）。つまり、第２共分散算出部１３０は、第１期間における第１太陽光発電出力の時系列データと、第１期間より遅延時間τ_ｓずれた第２期間における第１太陽光発電出力の時系列データとを、記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２から抽出して読み出して取得する。遅延時間τ_ｓが０の場合は、遅延時間τ_ｓずれた２つの第１太陽光発電出力は同一となるため、第２共分散算出部１３０は、記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２から第１期間の第１太陽光発電出力を読み出せばよい。なお、第１期間での第１太陽光発電出力の時系列データは、自己係数λの算出のための処理と係数αの算出のため処理との両方で用いられるため、第２共分散算出部１３０は、自己係数λの算出のために読み出した第１期間での第１太陽光発電出力の時系列データを、係数αの算出のため処理が行われるまで保持することで、係数αの算出のためのステップＳ２３において、第１期間における第１太陽光発電電力を記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２内から抽出して読み出す処理を省略してもよい。

次に、第２共分散算出部１３０は、取得したデータを用いて、第２共分散を算出する（ステップＳ２４）。詳細には、第２共分散算出部１３０は、遅延時間τ_ｓずれた２つの第１太陽光発電出力の時系列データの自己共分散である第２共分散を算出する。具体的には、第２共分散算出部１３０は、第１期間における第１太陽光発電出力の時系列データと、第２期間における第１太陽光発電出力の時系列データとの自己共分散を第２共分散として算出する。なお、遅延時間τ_ｓが０の場合は、第２共分散算出部１３０は、第１期間における第１太陽光発電出力の時系列データの分散を第２共分散として算出する。第２共分散算出部１３０は、算出した第２共分散を算出データ１８５に書き込み、第２共分散の算出処理を終了する。

図４のステップＳ７の処理である係数αの算出処理について説明する。図１０は、本実施の形態の係数αの算出処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、第１共分散算出部１２０は、係数αを算出するための第１共分散を算出する（ステップＳ３１）。詳細には、推定精度検証部１４０が、図４のステップＳ６でＹｅｓと判定すると、第１共分散算出部１２０へ、係数αの算出のための第１共分散の算出を指示し、第１共分散算出部１２０が、図８に示した処理により、第１共分散および遅延時間τ_ｓを算出し、記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。なお、係数αの算出のための第１共分散を算出するときには、第１共分散算出部１２０は、図８に示したステップＳ１１において、記憶部１８０の残余需要データ１８３のうち第１期間における第２需要家の残余需要を読み出すことで、第１期間での残余需要の時系列データを取得する。これにより、第１太陽光発電出力の時系列データと第２需要家の残余需要の時系列データとの共分散が第１共分散として算出される。なお、上述したように、遅延時間τ_ｓを０と近似し遅延時間τ_ｓの算出を省いてもよい。

次に、第２共分散算出部１３０は、係数αを算出するための第２共分散を算出する（ステップＳ３２）。詳細には、第２共分散算出部１３０は、図９に示した手順により、第１期間における第１太陽光発電出力の時系列データと、第１期間より遅延時間τ_ｓずれた第２期間における第１太陽光発電出力の時系列データとの自己共分散を第２共分散として算出し、記憶部１８０に算出データ１８５として格納する。

次に、推定部１５０は、係数αを算出して更新する（ステップＳ３３）。詳細には、推定部１５０は、記憶部１８０の算出データ１８５内の係数αの算出のための第１共分散および第２共分散を読み出し、読み出した第１共分散を第２共分散で除して－１を乗じることで、係数αを算出する。そして、推定部１５０は、記憶部１８０の算出データ１８５内の係数αを、算出した値で更新する。以上により、係数αの推定処理が終了する。

図４および図８～図１０を用いて説明した処理により、係数αの推定値が算出される。また、図４に示したように、自己係数λを用いて係数αの推定に適していないと判断された場合には、係数αの算出は行われない。なお、以上述べた例では、自己係数λを用いて係数αの推定に適していないと判断された場合には、係数αの算出を行わないようにしたが、自己係数λの算出とともに、推定部１５０が係数αについても算出して一時的に保持しておき、自己係数λを用いて係数αの推定に適していると判断された場合に、記憶部１８０の算出データ１８５内の係数αを算出した値で更新するようにしてもよい。この場合、推定精度検証部１４０は、自己係数λを用いて係数αの推定に適していないと判断すると係数αの更新を行わないように推定部１５０に指示し、推定部１５０はこの指示を受けると記憶部１８０の算出データ１８５内の係数αの更新は行わない。

次に、係数αを用いた太陽光発電出力の推定処理について説明する。図１１は、本実施の形態の太陽光発電出力の推定処理手順の一例を示すフローチャートである。推定部１５０は、推定対象の太陽光発電設備である第２太陽光発電設備を決めると、推定時点における第２太陽光発電設備の発電出力の推定のために図１１に示す処理を実施する。推定時点は、上述した第１期間内であってもよいし、第１期間と異なっていてもよい。なお、第２太陽光発電設備に対応する第１太陽光発電設備は、係数αの推定処理で選択されており、第２太陽光発電設備および第１太陽光発電設備の組み合わせごとに係数αが算出されているので、太陽光発電出力の推定処理においても、第２太陽光発電設備および第１太陽光発電設備の組み合わせは係数αの算出において用いられた組み合わせを用いる。例えば、図７に示すような組み合わせで係数αが算出されている場合、需要家２００－２の太陽光発電設備２０２の発電出力の推定では、需要家２００－１の太陽光発電設備２０２が第１太陽光発電設備として用いられる。

図１１に示すように、推定部１５０は、まず、遅延時間を算出する（ステップＳ４１）。詳細には、推定部１５０は、推定時点における第１太陽光発電設備の設置地点と第２太陽光発電設備の設置地点との遅延時間を算出する。推定部１５０は、記憶部１８０に算出データ１８５として格納されている遅延時間を推定時点における遅延時間として利用してもよいし、推定時点における気象データなどを反映して遅延時間を更新することにしてもよい。例えば、推定部１５０は、気象データに含まれる風向風速データから雲が通過する時間を算出して算出した値を用いて遅延時間を更新してもよいし、衛星画像等を用いて遅延時間を更新してもよいし、これら以外の方法により気象データを用いた更新を行ってもよい。また、遅延時間を０と近似することにしてもよい。

次に、推定部１５０は、推定時点から遅延時間ずれた時刻の太陽光発電出力計測データを取得する（ステップＳ４２）。詳細には、推定部１５０は、記憶部１８０の太陽光発電出力データ１８２内の第１太陽光発電設備に対応するデータのうち推定時点から遅延時間ずれた時刻のデータを取得する。なお、ここでは、太陽光発電出力データ１８２が計測データであるとして説明するが、上述したように、計測データのかわりに推定値が用いられてもよい。

次に、推定部１５０は、係数αを取得する（ステップＳ４３）。詳細には、推定部１５０は、記憶部１８０に算出データ１８５として格納されている係数αを読み出すことで、係数αを取得する。

次に、推定部１５０は、係数αと太陽光発電出力計測データを用いて推定対象の太陽光発電設備の発電出力を推定し（ステップＳ４４）、処理を終了する。詳細には、ステップＳ４４では、第１太陽光発電出力であるステップＳ４２で取得した太陽光発電出力計測データを用いて上記式（６）により第２太陽光発電出力を推定し、推定した結果である発電出力推定値を記憶部１８０の算出データ１８５として格納する。

本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００は、以上の処理により、太陽光発電出力を取得可能な太陽光発電設備が少なくとも１つあれば、当該太陽光発電設備の発電出力を用いることで、日射計および高い時間分解能を有する計測器を設置することなく、他の所望の太陽光発電設備の太陽光発電出力を個別に推定することが可能である。さらに、本実施の形態では、上述したように、自己係数λを用いて係数αの検証を行うことにより係数αの推定精度の低下を防ぐことができるため、第２太陽光発電出力を高精度に推定することができる。

なお、１つの第２需要家の第２太陽光発電設備の発電出力を１つの第１需要家の第１太陽光発電設備の発電出力を用いて推定する例を説明したが、複数の第２太陽光発電設備の発電出力の総量（合算値）を１つの第１需要家の第１太陽光発電設備の発電出力を用いて推定してもよい。また、複数の第２太陽光発電設備の発電出力の総量（合算値）を複数の第１需要家の第１太陽光発電設備の発電出力の総量（合算値）を用いて推定してもよい。例えば、柱上トランス単位などの配電区間単位、配電線単位、送電線単位などのように、複数の需要家の太陽光発電設備の発電出力の総量を推定する必要がある場合、発電出力の計測が行われていない需要家の発電出力の総量を、同様に推定することができる。

図１２は、複数の需要家の太陽光発電設備を推定対象とする場合の第１太陽光発電設備および第２太陽光発電設備の一例を示す図である。図１２に示した例では、図５に示した例と同様に、需要家２００－ｉ（ｉ＝１，２，…，８）の太陽光発電設備２０２を、ＰＶｉとして示している。実線の枠で示したＰＶ１，ＰＶ３は、発電出力が計測されており、破線の枠で示したＰＶ２などは、発電出力が計測されていない太陽光発電設備２０２である。図１２に示した例では、ＰＶ２，４～８は発電出力の推定対象の第２太陽光発電設備であり、ＰＶ１，３は発電出力が計測される第１太陽光発電設備である。この場合、ＰＶ２，４～８の発電出力の総量を推定対象の第２太陽光発電出力とし、ＰＶ１，３の発電出力の総量を第１太陽光発電出力として、１つの第２需要家の第２太陽光発電設備の発電出力を１つの第１需要家の第１太陽光発電設備の発電出力を用いて推定する例と同様に発電出力の推定を行うことができる。この場合も、ＰＶ１～ＰＶ８が予め定められた距離を半径とする範囲３０３内に存在すれば、第１太陽光発電設備と第２太陽光発電設備との間の距離は予め定められた距離以下となる。

図１３は、複数の需要家の太陽光発電設備を推定対象とする場合の係数αの一例を示す図である。図１３に示したように、複数の第２太陽光発電設備の発電出力を複数の第１需要家の第１太陽光発電設備の発電出力を用いて推定する場合、複数の太陽光発電設備の組み合わせごとに係数αが算出される。なお、このような場合には、遅延時間は、第１太陽光発電設備の設置地点の重心的位置と第２太陽光発電設備の設置地点の重心的位置との間を日射変動が伝播する時間となる。なお、遅延時間を０としてもよい。図１３では、配電区間ごとに係数αを定めて配電区間ごとに発電出力を推定する例を示しているが、需要家を統合する単位はこれに限定されない。

次に、太陽光発電出力推定装置１００が奏する効果の検証結果を説明する。図１４は、本実施の形態の発電出力の推定方法の検証結果の一例を示す図である。図１４において、横軸は時刻を示しており、縦軸は第２太陽光発電出力（有効電力）を示している。破線は、本実施の形態で述べた推定方法により推定された第２太陽光発電出力の推定値を示し、実線は、実測値を示している。図１４に示した例では、複数軒の全量買取契約の対象である需要家の太陽光発電設備を第１太陽光発電設備とし、複数軒の余剰買取契約の対象である需要家の太陽光発電設備を第２太陽光発電設備として、第２太陽光発電設備の発電出力の総量を推定した結果を示している。つまり、図１４に示した例では、第１太陽光発電設備のスマートメータ２０４による計測データを第１太陽光発電出力として用い、第２太陽光発電設備を有する第２需要家のスマートメータ２０５の計測データを残余需要として用いて、第２太陽光発電設備の発電出力の総量を推定している。また、図１４に示した例では、過去のある日の８時から１６時までの３０単位の１６点をそれぞれ推定時点として、当該推定時点の日の前日に係数αを求め、推定時点の当日の第１太陽光発電出力の計測データを用いて第２太陽光発電出力を推定した。この検証では、第２太陽光発電設備の発電出力を別途特別に計測することで図１４に求めた実測値を算出している。図１４からわかるように、本実施の形態の発電出力の推定方法により、第２太陽光発電出力を高精度に推定できることが確認できた。

図１５は、推定精度の検証を行わない場合の本実施の形態の発電出力の推定方法の検証結果の一例を示す図である。図１５において、図１４と同様に、破線は、本実施の形態で述べた推定方法により推定された第２太陽光発電出力の推定値を示し、実線は、実測値を示している。図１５に示した例では、図１４に示した例と同様の検証を別の日に行っている。ただし、図１５に示した例では、自己係数λを用いた推定精度の検証を行っていない。このように、自己係数λを用いた推定精度の検証を行わない場合、第２太陽光発電出力の推定精度が低下する場合がある。

ここで、推定精度の低下の要因について説明する。図１６は、図１４に検証結果が示された日の前日の検証結果の一例を示す図であり、図１７は、図１５に検証結果が示された日の前日の検証結果の一例を示す図である。図１４および図１５に結果を示した検証では、上述したように前日に係数αの推定を行っている。図１６と図１７を比較するとわかるように、図１７に対応する日は、図１６に対応する日に比べ、日射強度が非常に弱い。このため、図１５に示した推定値を求めるために使用された係数αの算出に用いられる第１太陽光発電出力、すなわち図１７に対応する日の第１太陽光発電出力も非常に小さくなる。したがって、Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ_ｓ）］が小さくなるため、相対的に、Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_Ｌ２（ｔ）］の値を０と近似して無視することができず、上述した式（５）の導出時に前提とされた仮定が成り立たたなくなり、係数αの推定精度が低下する。これにより、図１５に示した例では、第２太陽光発電出力の推定精度が低下することになる。本実施の形態では、自己係数λを用いて、｜λ－１｜が閾値ｕを超える場合には、係数αの推定値を採用しないようにしているため、図１５に示すような推定精度の低下を防ぐことができる。

図１８は、｜λ－１｜と第２太陽光発電出力の推定誤差との散布図の一例を示す図である。図１８において、横軸は｜λ－１｜を示しており、縦軸は、第２太陽光発電出力の推定値の２乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ：Root Mean Squared Error）を示している。図１８に示した散布図は、図１４および図１５に示した例と同様の検証を複数の日に関して実施し、複数の日に関してそれぞれ推定値の実測値に対するＲＭＳＥと｜λ－１｜を算出して得られた結果を示している。誤差が大きく推定精度が低い日は、図１８に示すように｜λ－１｜も大きくなってなり、推定精度が高くなる日は｜λ－１｜が０に近い値になる。したがって、｜λ－１｜が閾値ｕを超える場合に、係数αの算出を行わないことで推定精度の低下を防ぐことができる。図１８に示した例では、閾値ｕを０．５に設定している。閾値ｕは、第２太陽光発電出力の推定精度が所望の精度すなわち定められた精度を満たすように決定される。これにより、図４に示したステップＳ６の判定でＹｅｓと判定された場合に、第２太陽光発電出力の推定精度が所望の精度を満たすようになる。

閾値ｕの決定方法に特に制約はないが、例えば、推定精度検証部１４０が、検証により得られたＲＭＳＥと｜λ－１｜とを記憶部１８０に格納しておき、表示部１６０が、これらを散布図として表示する。すなわち、表示部１６が、図１８に例示した散布図を表示する。なお、このときのＲＭＳＥは、｜λ－１｜を用いた推定精度の検証を行わず、自己係数λの値によらずに全ての場合で係数αを更新して発電出力を推定して得られた結果とする。そして、ユーザがこの散布図を確認しながら、推定誤差であるＲＭＳＥが大きいグループと小さいグループとを適切に分離できるように閾値ｕを決定し、決定した閾値ｕを、入力受付部１７０を介して入力する。例えば、図１８に示した閾値ｕの直線を入力受付部１７０の一例であるマウスなどにより左右に動かすことでユーザが閾値ｕを調整する。そして、例えば、図１８に例示した散布図に確定ボタンを表示しておき、ユーザが、閾値ｕを示す直線を所望の位置に移動させて確定ボタンを押下することで閾値ｕが設定されるようにしてもよい。なお、閾値ｕの決定に利用する需要家は、太陽光発電出力を計測している第１需要家にしてもよいし、第２需要家に仮設的に計測器を設置して、太陽光発電出力を計測することでもよい。さらには、第２需要家に設置された太陽光発電出力の推定値を利用してもよい。ユーザによる閾値ｕの設定方法はこの例に限定されない。また、検証結果の代わりにシミュレーション結果などが用いられてもよい。

閾値ｕは、機械学習などの計算により、太陽光発電出力推定装置１００または他の装置により算出されてもよい。例えば、推定精度検証部１４０が、検証により得られたＲＭＳＥと｜λ－１｜とを用いて、機械学習により閾値ｕを決定してもよい。すなわち、推定精度検証部１４０は、第２太陽光発電出力の実測値に対する、推定部１５０により推定された第２太陽光発電出力の推定値の誤差（ＲＭＳＥ）を複数取得し、誤差と誤差に対応する自己係数λとで構成されるデータセットを複数用いて、｜λ－１｜が閾値ｕ未満である場合の誤差が定められた値以下となるように機械学習により閾値を算出してもよい。機械学習としては、最大エントロピー法、決定木などを用いてもよいし、クラスタリングを行う手法により結果を分類することで閾値ｕを求めてもよく、どのような手法を用いてもよい。表示部１６０は、上述した散布図、すなわち第２太陽光発電出力の実測値に対する推定部１５０により推定された第２太陽光発電出力の推定値の誤差との関係を示す散布図を表示してもよい。さらに、表示部１６０は、この散布図に、計算により算出された閾値ｕを重畳させて例えば図１８のように表示してもよい。これにより、ユーザが、閾値ｕが正しく設定されていかを確認することができる。また、ユーザが、計算により算出された閾値ｕを変更できるようにしてもよい。例えば、ユーザが閾値ｕを設定するときと同様に、計算により算出された閾値ｕを示す直線を左右にずらすことで、閾値ｕを変更できるようにしてもよい。

上記の例では、自己係数λを用いて推定精度の検証を行ったが、第１太陽光発電設備以外の太陽光発電設備２０２の残余需要を用いて係数αに相当する係数λ´を計算し、係数λ´を自己係数λの代わりに用いて係数αの推定に適しているか否かを判定してもよい。係数λ´も推定精度の検証に用いられる検証係数である。例えば、図１に示した需要家２００－１の太陽光発電設備２０２が第１太陽光発電設備であり、図１に示した需要家２００－２の太陽光発電設備２０２が第２太陽光発電設備であるとする。このとき、需要家２００－３の太陽光発電設備２０２も計測器２０６により計測されており、需要家２００－３の太陽光発電設備２０２の発電出力も記憶部１８０に、太陽光発電出力データ１８２として格納されている。需要家２００－３の太陽光発電設備２０２を第３太陽光発電設備とし、需要家２００－３を第３需要家とし、第３需要家の見かけ上の消費電力である残余需要をＰ_３（ｔ）とすると、係数λ´は、以下の式（８）により算出することができる。

係数λ´は、第１太陽光発電出力を第３太陽光発電設備の発電出力である第３太陽光発電出力に変換するための係数であるため、第１太陽光発電出力に係数λ´を乗じると、第３太陽光発電出力の推定値が得られる。一方、第３太陽光発電出力は、需要家２００－３において計測器２０６により計測されており、理想的には、この計測データと推定値とが一致することになる。したがって、係数λ´は、理想的には第３太陽光発電出力（計測データ）であるＰ_ＰＶ３（ｔ）を、第１太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）で割った値になる。このため、図４のステップＳ６では、第３太陽光発電出力を第１太陽光発電出力で除した値を検証係数から減じた結果の絶対値である｜λ´－Ｐ_ＰＶ３（ｔ）／Ｐ_ＰＶ１（ｔ）｜が閾値ｕ以下であるか否かを判定することで、自己係数λを用いた場合と同様に、推定精度が低下している場合の係数αの採用を防ぐことができる。Ｐ_ＰＶ３（ｔ）／Ｐ_ＰＶ１（ｔ）は、第１期間において複数得られるため平均値を用いてもよいし中央値を用いてもよい。また、以下の式（９）で計算できるＰ_ＰＶ３（ｔ）とＰ_ＰＶ１（ｔ）の回帰係数ρを利用してもよい。

このように、第３太陽光発電設備の発電出力である第３太陽光発電出力を用いて第２太陽光発電出力の推定精度が高いか否かを判定することができる。第２太陽光発電設備および第３太陽光発電設備は、第１太陽光発電設備と予め定められた距離内に設置されている。

すなわち、本実施の形態の推定部１５０は、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力を、第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力と第２太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて推定する。そして、推定精度検証部１４０は、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第３太陽光発電設備の発電出力と第３太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定する。

詳細には、第１共分散算出部１２０は、検証係数である係数λ´の算出のために、第１期間における、第１太陽光発電出力の時系列データと第３太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要の時系列データとの共分散である第３共分散を算出する。このとき、係数αの算出時と同様に、遅延時間も算出される。この遅延時間は、第１太陽光発電設備の設置地点と第３太陽光発電設備の設置地点との間を日射変動が伝播する時間であり、第２遅延時間とも呼ぶ。第２共分散算出部１３０は、第２遅延時間を用いて、係数αの算出時と同様に、第１期間における第１太陽光発電出力の時系列データと第１期間から第２遅延時間だけずれた第３期間の第１太陽光発電出力の時系列データとの自己共分散である第４共分散を算出する。第３共分散および第４共分散は、第３太陽光発電設備を第２太陽光発電設備としたときの係数αの算出における第１共分散および第２共分散にそれぞれ相当する。したがって、第３共分散を第１共分散ということもでき、第４共分散を第２共分散ということもできる。推定精度検証部１４０は、第３共分散および第４共分散を用いて第１太陽光発電出力と第３太陽光発電出力との比の推定値に相当する検証係数である係数λ´を算出し、係数λ´と、第３太陽光発電出力の第１太陽光発電出力に対する比、あるいは、回帰係数とを用いて、第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定する。そして、推定部１５０は、推定精度検証部１４０によって第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすと判定された場合は係数αを用いた第２太陽光発電出力の推定を行い、推定精度検証部１４０によって第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たさないと判定された場合は、係数の初期値または過去に算出された係数αを用いて第２太陽光発電出力の推定を行う。第３太陽光発電設備は、第１太陽光発電設備であってもよいし第１太陽光発電設備とは異なる太陽光発電設備であってもよい。

図４を用いて説明した自己係数λを用いる例は、第３太陽光発電設備が第１太陽光発電設備である場合ということになり、自己係数λは、係数λ´の一例である。ここでは、第１太陽光発電設備が需要家２００－１の太陽光発電設備２０２であり、第３太陽光発電設備が需要家２００－３の太陽光発電設備２０２である例を説明したが、この逆に、第１太陽光発電設備が需要家２００－３の太陽光発電設備２０２であり、第３太陽光発電設備が需要家２００－１の太陽光発電設備２０２であってもよい。なお、第３太陽光発電設備と第１太陽光発電設備が同一の場合、第２遅延時間は０である。また、第３太陽光発電設備が第１太陽光発電設備と異なる場合に、第２遅延時間を０と近似してもよい。また、第１太陽光発電設備が需要家２００－１の太陽光発電設備２０２である場合に、第１太陽光発電設備と予め定められた距離内に他の全量買取契約の対象の太陽光発電設備がある場合には、当該太陽光発電設備を第３太陽光発電設備としてもよい。さらに、複数の需要家の第１太陽光発電出力の総量を用いて第２太陽光発電出力を推定する場合、１つの第３需要家の第３太陽光発電出力および残余需要を用いて推定精度の検証を行ってもよいし、複数の第３需要家の第３太陽光発電出力の総量および残余需要の総量を用いて推定精度の検証を行ってもよい。

このように、図４を用いて説明した例は、第３太陽光発電設備が第１太陽光発電設備である場合すなわち第３太陽光発電設備と第１太陽光発電設備とが同一の場合であり、本実施の形態の太陽光発電出力推定プログラムがコンピュータに実行させる上述した判定ステップは、第３太陽光発電設備の発電出力と第３太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定するステップ、の一例である。

上述した例では、計測データである第１太陽光発電出力を用いて第２太陽光発電出力を推定するようにしたが、第２太陽光発電出力の推定後、推定された第２太陽光発電出力を第１太陽光発電出力として用いて、さらに別の太陽光発電設備の発電出力を推定してもよい。これを繰り返すことで、例えば、推定対象の太陽光発電設備２０２から予め定められた距離内に発電出力が計測されている太陽光発電設備２０２が存在しない場合であっても、推定対象の太陽光発電設備２０２の発電出力を推定することができる。

図１９は、発電出力の推定の順序の一例を示す模式図である。図１９では、需要家２００－ｉ（ｉ＝１，２，…，１０）の太陽光発電設備２０２を、ＰＶｉとして示している。実線の枠で示したＰＶ１，ＰＶ３は、それぞれ需要家２００－１，２００－３の太陽光発電設備２０２であり、発電出力が計測されている。破線の枠で示したＰＶ２などは、それぞれ需要家２００－２など発電出力が計測されていない太陽光発電設備２０２である。範囲３０１，３０２は、図５に示した例と同様である。図１９に示した黒矢印は発電出力の計測データを用いた推定を示し、白矢印は他の太陽光発電設備２０２の発電出力の推定結果を用いた発電出力の推定を示す。図５に示すように、ＰＶ２，ＰＶ５，ＰＶ６は、ＰＶ１の発電出力の計測データを用いて発電出力の推定が行われ、ＰＶ４，ＰＶ７，ＰＶ８は、ＰＶ３の発電出力の計測データを用いて発電出力の推定が行われる。その後、ＰＶ６の発電出力の推定値を第１太陽光発電出力として用いて、第２太陽光発電設備であるＰＶ８の発電出力の推定が行われ、ＰＶ４の発電出力の推定値を第１太陽光発電出力として用いて、第２太陽光発電設備であるＰＶ１０の発電出力の推定が行われる。さらに、ＰＶ８の発電出力の推定値を第１太陽光発電出力として用いて、第２太陽光発電設備であるＰＶ９の発電出力の推定が行われる。

ＰＶ８，ＰＶ９，ＰＶ１０は、ＰＶ１から予め定められた距離内に位置せず、ＰＶ３から予め定められた距離内に位置しないが、推定値を用いた発電出力の推定が順次行われることで、ＰＶ８，ＰＶ９，ＰＶ１０の発電出力の推定を行うことができる。

また、スマートメータ２０３，２０４，２０５の計測データは、例えば３０分の積算値などの積算値であってもよいし、瞬時値であってもよい。例えば、係数αの算出処理では、積算値が用いられ、推定時点における係数αを用いた第２太陽光発電出力の推定時に第１太陽光発電出力の瞬時値が用いられてもよい。

以上に説明したように、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１００は、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力を、第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力と第２太陽光発電設備が設置された需要家の残余需要とを用いて推定する推定部１５０を備える。従って、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１００によれば、太陽光発電出力を取得可能な太陽光発電設備が少なくとも１つあれば、当該太陽光発電設備を第１太陽光発電設備とすることで、日射計および高い時間分解能を有する計測器を設置することなく、他の所望の太陽光発電設備の太陽光発電出力を個別に推定することが可能である。

さらに、太陽光発電出力推定装置１００は、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第３太陽光発電設備の発電出力と第３太陽光発電設備が設置された需要家の残余需要とを用いて第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定する推定精度検証部１４０を備える。このため、推定精度が定められた精度を満たさないと判定された場合に、対策を講じることができる。この対策の一例は、算出された係数αを採用せず初期値または前回算出された係数αを用いることであるが、対策はこれに限定されない。例えば、推定精度が定められた精度を満たさないと判定された場合に別の推定方法により第２太陽光発電出力を推定するなどであってもよい。推定精度が定められた精度を満たさないと判定された場合に、対策を行うことで、第２太陽光発電出力の推定精度の低下を防ぐことができる。

実施の形態２．
次に、実施の形態２にかかる太陽光発電出力推定装置１００について説明する。本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００の機能構成およびハードウェア構成は、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１００と同様の構成である。ただし、第１共分散算出部１２０および推定精度検証部１４０の動作が一部実施の形態１と異なる。実施の形態１と同様の機能を有する構成要素は実施の形態１と同一の符号を付して説明し、実施の形態１と重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

実施の形態２にかかる太陽光発電出力推定装置１００は、実施の形態１と同様に図４に示した手順で係数αの推定処理を実施するが、実施の形態２では、ステップＳ７の係数αの算出処理において、αが正の値であるかの判定が追加される。

図２０は、実施の形態２の係数αの算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０に示したステップＳ３１～ステップＳ３２は、実施の形態１と同様である。ステップＳ３３ａでは、実施の形態１とステップＳ３３と同様に係数αの算出が行われる（ステップＳ３３ａ）。この時点で係数αの更新は行わない。ステップＳ３３ａの係数αの算出の後に、推定部１５０は係数αが正の値であるか否かを判定する（ステップＳ３４）。係数αは、第２太陽光発電出力と第１太陽光発電出力との比であるため、正の値になるはずである。係数αが正の値にならない場合には、係数αの推定精度が低下していると考えられる。このため、係数αが正の値でない場合（ステップＳ３４ Ｎｏ）、推定部１５０は、係数αの更新を行わずに、処理を終了する。係数αが正の値である場合（ステップＳ３４ Ｙｅｓ）、推定部１５０は、記憶部１８０の算出データ１８５内の係数αを、算出した係数αで更新し（ステップＳ３５）、処理を終了する。

また、上記の例では、ステップＳ３４で係数αが０より大きいか否かを判定しているが、この代わりに、ステップＳ３４において、係数αが０より大きくかつ定格容量比×ｋ以下であるかを判定してもよい。定格容量比は、第１太陽光発電設備の定格容量に対する第２太陽光発電設備の定格容量の比である。ｋは、１より大きく、例えば１．５程度とすることができるが、検証などによって適宜定められればよくこの値に限定されない。係数αは、第１太陽光発電出力に乗算することで第２太陽光発電出力を求めるための変換係数であることから、係数αが定格比と大きく異なる場合には、係数αの精度が低下している可能性がある。このため、ステップＳ３４において、係数αが０より大きくかつ定格容量比×ｋ以下となるかを判定し、係数αが０より大きくかつ定格容量比×ｋ以下となる場合にステップＳ３５を実施することで、第２太陽光発電出力の推定精度の劣化を防ぐことができる。また、ステップＳ３４で、係数αが定格容量比×ｋ_１以上でありかつ定格容量比×ｋ_２以下であるかを判定するようにしてもよい。ｋ_１は１より小さく、ｋ_２は１より大きい。ｋ_２は、例えば、１．５程度であり、ｋ_１は例えば０．５程度であるが、ｋ_１，ｋ_２は、検証などによって適宜定められていればよくこれらの値に限定されない。

すなわち、推定部１５０は、係数αが定格比に第１値であるｋ_１を乗算した値より小さい場合、および係数αが定格比に第２値であるｋ_２を乗算した値より大きい場合に、係数の初期値または過去に算出された係数αを用いて第２太陽光発電出力の推定を行ってもよい。

以上述べた以外の本実施の形態の動作は実施の形態１と同様である。本実施の形態では、実施の形態１と同様に、自己係数λを用いた推定精度の検証を行うとともに、係数αの値に基づいた推定精度の検証も実施する。これにより、実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、さらなる推定精度の向上を図ることができる。

実施の形態３．
次に、実施の形態３にかかる太陽光発電出力推定装置１００について説明する。本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００の機能構成およびハードウェア構成は、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１００と同様の構成である。ただし、推定部１５０の動作が一部実施の形態１と異なる。実施の形態１と同様の機能を有する構成要素は実施の形態１と同一の符号を付して説明し、実施の形態１と重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

図２１は、本実施の形態の太陽光発電出力推定装置１００による係数αの推定処理手順の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１は、実施の形態１の図４に示したステップＳ１と同様である。ステップＳ１の後、第１共分散算出部１２０は、複数の第１期間を設定する（ステップＳ２ａ）。その後、複数の第１期間のうちの１つの期間に関して、実施の形態１と同様に、ステップＳ３～ステップＳ６が行われる。ステップＳ７ａでは、実施の形態１と同様に係数αの算出が行われるが、算出された係数αは推定部１５０または記憶部１８０に一時的に記憶され、記憶部１８０の算出データ内の係数αの更新はこの時点では行われない。ステップＳ７ａの後、第１共分散算出部１２０は、全ての第１期間の係数αの算出が行われたか否かを判断し（ステップＳ９）、係数αの算出が行われていない第１期間がある場合（ステップＳ９ Ｎｏ）には、係数αの算出が行われていない第１期間のうちの１つを選択する。以降、選択された第１期間に関してステップＳ３からの処理が繰り返される。

全ての第１期間の係数αの算出が行われた場合（ステップＳ９ Ｙｅｓ）、第１共分散算出部１２０は推定部１５０に代表値の算出を指示し、推定部１５０は、係数αの代表値を算出し、記憶されている係数αを算出した値で更新する（ステップＳ１０）。詳細には、推定部１５０は、一時的に保持されている第１期間ごとの係数αを用いて、係数αの代表値を算出する。係数αの代表値は、算出された複数の係数αの中央値であることが望ましいが、平均値または最頻値のような統計量であってもよい。ステップＳ８は、実施の形態１と同様である。

なお、ステップＳ７ａの前にステップＳ６において、第１期間が係数αの算出に適しているかすなわち推定精度は所望の精度を満たすかの判定が行われている。第１期間が係数αの算出に適していないと判定されると、係数αが算出されないため、この場合、算出される係数αの数は、ステップＳ２ａで設定された第１期間の数より少なくなる。例えば、ステップＳ２ａで１０個の第１期間が設定され、そのうち１つの期間で係数αの算出に適していないという判定が行われたとする。この場合、推定部１５０は、ステップＳ１０では、９つの係数αを保持していることになるため、９つの係数αを用いて代表値を決定する。このように複数の第１期間を設定して、第１期間が係数αの算出に適している場合に対応する係数αを算出し、算出した係数αを用いて代表値を算出し、算出した代表値を採用するようにした。このため、稀に発生する係数αの外れ値、すなわち推定誤差が大きい係数αの影響により発生する、第２太陽光発電出力の推定精度の低下を軽減することができる。

このように、第１期間は複数設定されてもよく少なくとも１つ設定されればよい。すなわち、第１共分散算出部１２０は、第２太陽光発電出力の推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、第１太陽光発電出力の時系列データと第２需要家の残余需要の時系列データとの共分散である第１共分散を算出すればよい。第２共分散算出部１３０、推定部１５０、推定精度検証部１４０は、各第１期間に関して実施の形態１に述べた動作を実施する。第１期間が複数設定されるときには、推定部１５０は、｜λ－１｜が閾値ｕ未満であると判定された第１期間に対応する係数αを用いて係数αの代表値を算出し、代表値を用いて第２太陽光発電出力を推定する。

なお、実施の形態２と本実施の形態を組み合わせて、さらに、係数αが正の値でない場合に係数αを更新しないようにしてもよい。この場合、推定部１５０は、係数αが正の値の場合のみ係数αを保持し、ステップＳ１０で保持している係数αの代表値を求めてもよいし、係数αが負の値であっても一時的に保持しておき、ステップＳ１０において正の値の係数αを用いて代表値を求めてもよい。すなわち、推定部１５０は、｜λ－１｜が閾値ｕ未満であると判定された第１期間に対応する係数αのうち正の値の係数αを用いて係数αの代表値を算出し、代表値を用いて第２太陽光発電出力を推定することになる。同様に、係数αが０より大きくかつ定格容量比×ｋ以下であるかの判定と組み合わせてもよいし、係数αが定格容量比×ｋ_１以上でありかつ定格容量比×ｋ_２以下であるかの判定と組み合わせてもよい。また、図２１では、自己係数λを使用して係数αを採用するか否かを判定する例を示したが、実施の形態１で述べたように係数λ´を用いて係数αを採用するか否かを判定してもよい。

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１０ 太陽光発電出力推定システム、１００ 太陽光発電出力推定装置、１１０ データ取得部、１２０ 第１共分散算出部、１３０ 第２共分散算出部、１４０ 推定精度検証部、１５０ 推定部、１６０ 表示部、１７０ 入力受付部、１８０ 記憶部、２００－１～２００－４，２００－ｍ，２００－ｎ 需要家、２０１ 負荷、２０２ 太陽光発電設備、２０３～２０５ スマートメータ、２０６ 計測器。

Claims (18)

1. 第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力を、前記第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力と前記第２太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて推定する推定部と、
   前記第１太陽光発電設備から前記予め定められた距離内に設置された第３太陽光発電設備の発電出力と前記第３太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定する推定精度検証部と、
   を備えることを特徴とする太陽光発電出力推定装置。
2. 前記第２太陽光発電出力の推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、前記第１太陽光発電出力の時系列データと前記第２太陽光発電設備が設置された需要家の残余需要の時系列データとの共分散である第１共分散を算出する第１共分散算出部と、
   前記第１期間における前記第１太陽光発電出力の時系列データと前記第１期間から第１遅延時間だけずれた第２期間の前記第１太陽光発電出力の時系列データとの自己共分散である第２共分散を算出する第２共分散算出部と、
   を備え、
   前記第１遅延時間は、第１太陽光発電設備と前記第２太陽光発電設備との間で日射変動が伝搬する時間であり、
   前記推定部は、前記第１共分散および前記第２共分散を用いて前記第１太陽光発電出力と前記第２太陽光発電出力との比の推定値である係数を算出し、前記係数を前記推定時点から遅延時間ずれた前記第１太陽光発電出力に乗じることで前記第２太陽光発電出力を推定し、
   前記推定精度検証部は、前記第１期間ごとに前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の太陽光発電出力推定装置。
3. 前記第１共分散算出部は、前記第１期間における、前記第１太陽光発電出力の時系列データと前記第３太陽光発電設備が設置された需要家の残余需要の時系列データとの共分散である第３共分散を算出し、
   前記第２共分散算出部は、前記第１期間における前記第１太陽光発電出力の時系列データと前記第１期間から第２遅延時間だけずれた第３期間の前記第１太陽光発電出力の時系列データとの自己共分散である第４共分散を算出し、
   前記第２遅延時間は、第１太陽光発電設備と前記第３太陽光発電設備との間で日射変動が伝搬する時間であり、
   前記推定精度検証部は、前記第３共分散および前記第４共分散を用いて前記第１太陽光発電出力と前記第３太陽光発電設備の発電出力である第３太陽光発電出力との比の推定値である検証係数を算出し、前記検証係数と、前記第３太陽光発電出力の前記第１太陽光発電出力に対する比または回帰係数とを用いて、前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定し、
   前記推定部は、前記推定精度検証部によって前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすと判定された場合は前記係数を用いた前記第２太陽光発電出力の推定を行い、前記推定精度検証部によって前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たさないと判定された場合は、前記係数の初期値または過去に算出された前記係数を用いて前記第２太陽光発電出力の推定を行うことを特徴とする請求項２に記載の太陽光発電出力推定装置。
4. 前記係数は、前記第１共分散を前記第２共分散で除して－１を乗じた値であり、
   前記検証係数は、前記第３共分散を前記第４共分散で除して－１を乗じた値であることを特徴とする請求項３に記載の太陽光発電出力推定装置。
5. 前記推定部は、前記係数が正の値でない場合に、前記係数の初期値または過去に算出された前記係数を用いて前記第２太陽光発電出力の推定を行うことを特徴とする請求項３または４に記載の太陽光発電出力推定装置。
6. 前記推定部は、前記係数が定格比に第１値を乗算した値より小さい場合、および前記係数が前記定格比に第２値を乗算した値より大きい場合に、前記係数の初期値または過去に算出された前記係数を用いて前記第２太陽光発電出力の推定を行い、
   前記定格比は、前記第１太陽光発電設備の定格容量に対する前記第２太陽光発電設備の定格容量の比であり、前記第１値は０以上かつ１未満であり、前記第２値は１より大きいことを特徴とする請求項３または４に記載の太陽光発電出力推定装置。
7. 前記推定精度検証部は、前記第３太陽光発電出力を第１太陽光発電出力で除した値を前記検証係数から減じた結果の絶対値が閾値以下である場合に前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすと判定し、前記絶対値が閾値以下である場合に前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たさないと判定することを特徴とする請求項４に記載の太陽光発電出力推定装置。
8. 前記第１期間は複数設定され、
   前記推定部は、前記絶対値が閾値以下であると判定された前記第１期間に対応する前記係数を用いて前記係数の代表値を算出し、前記代表値を用いて前記第２太陽光発電出力を推定することを特徴とする請求項７に記載の太陽光発電出力推定装置。
9. 前記推定部は、前記絶対値が閾値以下であると判定された前記第１期間に対応する前記係数のうち正の値の前記係数を用いて前記係数の代表値を算出し、前記代表値を用いて前記第２太陽光発電出力を推定することを特徴とする請求項８に記載の太陽光発電出力推定装置。
10. 前記推定部は、前記絶対値が閾値以下であると判定された前記第１期間に対応する前記係数のうち、定格比に第１値を乗算した値より大きくかつ前記定格比に第２値を乗算した値以下の前記係数を用いて前記係数の代表値を算出し、前記代表値を用いて前記第２太陽光発電出力を推定し、
    前記定格比は、前記第１太陽光発電設備の定格容量に対する前記第２太陽光発電設備の定格容量の比であり、前記第１値は０以上かつ１未満であり、前記第２値は１より大きいことを特徴とする請求項８に記載の太陽光発電出力推定装置。
11. 前記推定精度検証部は、前記第２太陽光発電出力の実測値に対する、前記推定部により推定された前記第２太陽光発電出力の推定値の誤差を複数取得し、前記誤差と前記誤差に対応する前記検証係数とで構成されるデータセットを複数用いて、前記絶対値が前記閾値以下である場合の前記誤差が定められた値以下となるように機械学習により前記閾値を算出することを特徴とする請求項７から１０のいずれか１つに記載の太陽光発電出力推定装置。
12. 前記検証係数と、前記第２太陽光発電出力の実測値に対する前記推定部により推定された前記第２太陽光発電出力の推定値の誤差との関係を示す散布図を表示する表示部、
    を備えることを特徴とする請求項７から１１のいずれか１つに記載の太陽光発電出力推定装置。
13. 前記表示部は、前記散布図に重畳して前記閾値を表示することを特徴とする請求項１２に記載の太陽光発電出力推定装置。
14. 前記第１遅延時間および前記第２遅延時間を０と近似することを特徴とする請求項３から１３のいずれか１つに記載の太陽光発電出力推定装置。
15. 前記第３太陽光発電設備の発電出力及び前記第３太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要に代わって、前記第１太陽光発電出力及び前記第１太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要を用いることを特徴とする請求項１から１４のいずれか１つに記載の太陽光発電出力推定装置。
16. 前記第３太陽光発電設備は前記第１太陽光発電設備とは異なる太陽光発電設備であることを特徴とする請求項１から１４のいずれか１つに記載の太陽光発電出力推定装置。
17. 太陽光発電出力推定装置が、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力を、前記第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力と前記第２太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて推定し、
    前記太陽光発電出力推定装置が、前記第１太陽光発電設備から前記予め定められた距離内に設置された第３太陽光発電設備の発電出力と前記第３太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定することを特徴とする太陽光発電出力推定方法。
18. 第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力を、前記第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力と前記第２太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて推定するステップと、
    第１太陽光発電設備から前記予め定められた距離内に設置された第３太陽光発電設備の発電出力と前記第３太陽光発電設備が設置された需要家のみかけ上の消費電力である残余需要とを用いて前記第２太陽光発電出力の推定精度が定められた精度を満たすか否かを判定するステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする太陽光発電出力推定プログラム。

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